基于机器学习的配电网故障信号智能检测

• 作者: 潘筠 王丽锋 王凯 董学新
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 配电网 故障信号 智能检测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与制造
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: TP274+.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.07.043

摘要

为了提高配电网故障诊断能力,提出一种基于机器学习的配电网故障信号智能检测算法.构建配电网故障信号模型,对多载波配电网故障信号进行频谱分解,对配电网故障信号进行自适应盲分离处理,对配电网故障信号的尺度和时延等参量进行自适应估计,在此基础上对配电网故障信号噪声分析,根据配电网故障信号特征量的频谱偏移特性进行高分辨谱特征提取,对提取的谱特征量采用机器学习算法进行自适应学习和智能检测,实现配电网故障信号的谱峰搜索,结合波束形成方法实现旁瓣干扰抑制,提高检测性能.仿真结果表明,采用该算法进行配电网故障信号检测的准确性较高,抗干扰能力较强,提高了配电网的故障诊断能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凯		9	9	2.0	3.0
2	董学新		4	1	1.0	1.0
3	潘筠		1	0	0.0	0.0
4	王丽锋		1	0	0.0	0.0